3.2.5 人脸AI智能检测系统交互流程设计

准考证号：
试题代码： 3.2.5
试题名称： 人脸AI智能检测系统交互流程设计
考核时间： 20min

1. 场地设备要求

（1）人工智能训练师主机 1 台；

2. 工作任务

在安防监控、智能交通等领域，实时准确的人脸检测需求日益增长。传统的人脸检测方法在面对复杂光照、多角度、遮挡等情况时，检测效果往往不尽人意。随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的人脸检测模型展现出强大的性能优势。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放式的神经网络交换格式，能够实现不同深度学习框架间的模型转换与共享，使得基于 ONNX 的人脸检测模型可以在多种环境下高效运行。本系统所使用的 "version-RFB-320.onnx" 模型，通过大量数据训练，能够快速准确地检测出图像中的人脸，在实际应用场景中具有重要价值。

AI 模型说明："version-RFB-320.onnx" 模型是用于人脸检测的 ONNX 格式模型，对应的类别标签文件为 "voc-model-labels.txt" 。该模型的使用交互流程为：

（1）加载 "version-RFB-320.onnx" 模型和 "voc-model-labels.txt" 类别标签； （2）加载本地测试图片文件夹 "imgs" 中的所有图片，并对每张图片进行预处理以符合模型输入要求； （3）使用 "version-RFB-320.onnx" 模型对加载的图片进行人脸检测； （4）在图片上绘制检测到的人脸框，并将处理后的图片保存到 "./detect_imgs_results_onnx" 文件夹中； （5）统计所有图片中检测到的人脸总数并输出。

你作为一名人工智能训练师，请完成以下工作任务：

（1）补全该模型的使用交互流程对应的 Python 代码（3.2.5.ipynb），实现本地测试图片文件夹 "imgs" 中所有图片的人脸检测，将运行结果截图保存到3.2.5-1.jpg中，并将检测结果的图片上传。

（2）在上面的使用交互流程基础上，结合实际应用场景，设计在人脸检测系统中使用 "version-RFB-320.onnx" 模型的一种人机交互优化方案，包括交互界面布局、操作流程等内容，将其保存为docx文件，命名为 3.2.5.docx。

所有结果文件储存在桌面新建的考生文件夹中，文件夹命名为 "准考证号 + 身份证号后六位"。

3. 技能要求

（1）能确保模型在单一场景下稳定运行；
（2）能通过分析，找到单一场景下人工和智能交互的最优方式。 （3）能对单一场景下人工和智能交互界面设计提出优化需求。

4. 质量指标

（1）模型运行稳定，使用正常；
（2）单一场景下人工和智能交互的最优方式切实可行。